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我也要
#include <map>
#include <string>
using namespace std;
class myclass
{
typedef map<String,double> MateAmount_type;
typedef MateAmount_type::value_type value_type;
private:
....
public:
MateAmount_type mate_amount;
....
};
mate_amount.insert(value_type(String("aaaa"),1));
mate_amount.insert(value_type(String("bbbb"),2));
C++ builder
State of GPT (ChatGPT 原理及现状介绍)
要用 RLHF 的一个简单的原因就是 RLHF 模型效果更好，下面的图来源于 InstructGPT 论文，PPO (RLHF 算法) 后的模型生成的答案更被人类喜欢。karpathy 认为 RLHF 有用的原因是判别比生成更容易，让标注员去写一些 SFT 的 QA 数据对是比较难的，如果有一个 SFT 模型生成一些数据让标注员判断哪个更好就简单很多。，GPT4 最强，前三个都是 RLHF 模型，其他模型都是 SFT 模型。伯克利做的模型评测榜单。
【C++学习】C++ Map(容器)---map at() 函数使用方法及示例
C ++ map at()函数用于通过给定的键值访问map中的元素。如果map中不存在所访问的键，则抛出out_of _range异常联的键值添加元素。
Silvaco TCAD仿真例库——肖特基二极管正向特性（例子）
此示例演示了肖特基二极管正向特性的仿真。 展示了： 使用 Atlas 语法形成二极管结构 设置阳极的肖特基势垒高度 正向偏置阳极 代码 第一部分：描述设备 mesh（网格） electrodes locations（电极位置） doping distribution（掺杂分布） 这是位于结构左侧和右侧的，2维n型器件，具有重掺杂浮动 p 型保护环区域， （2D n-type device with heavily doped floating p-type guard ring regio.
c++ map常用方法
map相关操作
在天问block环境下LU-ASR01与51单片机的基础运用
正确步骤将模块和电脑连接后，仍然显示未连接(如4.1中图片中的编译下载后面显示未连接)，可以尝试关闭软件后尝试，如果仍然不行换一条type-c线再试；以上方式都不行，可能要怀疑ASR01硬件损坏，跟商家联系！！！
IST——In-System-Test
安全性是自动驾驶平台的关键特性之一，而这些架构中使用的半导体芯片必须保证ISO 26262标准所要求的功能安全方面。为了监控由于现场缺陷导致的故障，在启动和/或关闭期间会自动运行系统内结构测试。当系统内测试（IST，In-System-Test）架构检测到任何永久性缺陷时，驾驶平台会做出响应，以实现系统的故障安全状态。汽车IC采用高质量测试方法进行筛选，以实现接近零的DPPM（每百万缺陷部件）。即使在这样的高测试标准下，由于环境或操作条件的影响，在系统现场运行过程中仍可能出现可靠性缺陷。
无涯教程-C++ Map - at函数
C ++映射。
小梅哥Xilinx FPGA学习笔记11——亚稳态
亚稳态就是D触发器输入信号在其数据窗口期内发生变化，导致D触发器的输出进入一段时间的不稳定状态，有可能发生振荡，并最终随机稳定在高电平或者低电平。
C++map的详解和常用接口
定义一个空的map这里定义了一个map，键的类型是int，值的类型是。初始化map。
【C语言】程序员筑基功法——《函数栈帧的创建与销毁》
汇编角度带你走进函数栈帧
【架构】-- StarRocks 和 Doris 介绍与选型建议
查询性能 | ✅ 高性能，支持向量化执行和 CBO 优化器 | ✅ 高性能，优化的查询引擎 |- **实时性要求高**：如果业务对数据的实时性要求较高，建议选择 **StarRocks**，其在实时数据处理和低延迟查询方面表现优越。- **复杂查询需求**：对于需要处理复杂多表关联查询的场景，两者均可胜任，需根据具体性能测试结果进行选择。
C++如何判断YAML节点是否为Map类型_YAML--Node--IsMap用法【基础】
它只检查当前节点是否为 YAML 映射（即键值对结构），不递归、不推断、不看内容——纯类型判断。必须是解析后由 libyaml 正确识别为 mapping 的节点，才可能返回 true如果 YAML 源里写的是 foo: [1,2]，那 node["foo"].IsMap() 一定为 false（它是 sequence）空映射 {} 或 foo: {} 下的节点，IsMap() 返回 trueIsMap() 前必须确保节点有效，否则会崩溃YAML::Node 是一个轻量句柄，底层指针可能为空。
Camera2Demo
在Camera2 的基础上进行封装，使得Camera2一堆初始化逻辑与Activity分离，降低耦合度，完成预览拍照并保存的操作
C++ map 和 hash_map基本用法 遍历- 插入- find -释放 memory - 对象类型的操作 -remove_if 的替代方法
/*** * 练习map和 hash_map 的基本用法 * insert 插入 * map 遍历 * map find * object 的成员在一定范围 的find remove_if() 的替代方法 * map erase * map delete key-value * map modify data * 交换 两个map * map vector 的memory 的...
LinePhone3.2.7(android端最新版本) sip客户端
SIP客户端For android：LinePhone3.2.7(最新版本)，官网地址：http://www.linphone.org/
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
C++配置管理利器：yaml-cpp核心原理与实战指南
在C++项目开发中，配置文件管理是连接程序逻辑与外部参数的关键环节。其核心原理在于将人类可读的、结构化的数据高效、安全地加载到内存中，并映射为强类型的C++对象，这对于提升代码的可维护性和部署灵活性至关重要。yaml-cpp作为C++生态中处理YAML格式的权威库，其技术价值在于提供了类型安全的解析与序列化能力，并与现代C++的RAII、STL容器等特性深度集成，有效替代了手写解析器或使用原始键值对等陈旧方案。在应用场景上，它广泛服务于需要复杂配置的游戏引擎、后台微服务和嵌入式系统。本文聚焦于yaml-cp
C++语言值map用法
标准库map类型是一种以键-值(key-value)存储的数据类型。以下分别从以下的几个方面总结： map对象的定义和初始化 map对象的基本操作，主要包括添加元素，遍历等 1、pair类型 1.1、pair类型的定义和初始化 pair类型是在有文件utility中定义的，pair类型包含了两个数据值，通常有以下的一些定义和初始化的一些方法： pair<T1, T2> p; pai...
Thorium浏览器四大平台安装指南，避坑一步到位
浏览器开十几个标签页风扇狂转、4K HEVC 还掉帧，可能需要 Thorium 这款高性能 Chromium 浏览器了。它把 LTO、PGO 等编译优化全开，按 CPU 指令集档位单独打包，让硬件跑在更高档位。下面走一遍 Windows、macOS、Linux、Android 四平台的选包、安装与验证流程。 ## 它是什么，凭什么更快 Thorium 的名字取自元素周期表 90 号元素钍。它始
C++：map用法及元素的默认值
C++：map用法 一、map基本用法 键值对 第一个参数为键的类型，第二个参数为值的类型。 源代码 #include <iostream> #include <string> #include <map> using namespace std; int main() { map<int,string> ::itera...
C++ map的常见用法（详细）、map中insert用法、pair用法
一、 map的特性 所有元素都会根据元素的减值自动被排序。 map的所有元素都是pair，同时拥有实值(value)和键值(key)。 pair的第一个元素会被视为键值，第二个元素会被视为实值。 map不允许两个元素拥有相同的键值。 头文件：#include 二、map的基本构造函数类型 map<string , int >strMap; map<int ,string >intMap; map<sring, char>strMap; map< cha
C++中set和map的基本用法
C++中有三种常见的哈希结构：C++中的set结构有三种： 3、map map与set不同的是:map里的数据结构为<key,value> 如果我们既要存储元素值又要存储下标考虑使用map C++中的map结构有三种： 总结 提示：这里介绍了C++中set和map的基本使用方法：
C++里map的用法
C++里map比较像数组，可是不需要写它的大小。下面我给大家看一下他的用法。 1、定义方法 #include <bits/stdc++.h> using namespace std; map <int, string> mp; int main() { return 0; }
vector和map的用法
vector和map的用法
c++ STL中map的基本操作和使用（包含map所有内容）
我们都知道map的底层结构是红黑树，映射是关联容器，map中的元素是一些关键字-值对：关键字起到索引的作用，值则表示与索引向关联的数据。 template < class Key, // map::key_type class T, // map...
map的用法总结
记录map的定义，赋值等相关操作。
c语言map的详细用法
转载自https://www.cnblogs.com/panweiwei/p/6657583.html 一、定义 (1) map<string, int> Map; (2) 或者是：typedef map<string,int> Mymap; Mymap Map; 二、插入数据 插入数据之前先说一下pair 和 make_pair 的用法 pair是一个结构体，有first和second 两个域，可以直接访问 strin
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